## Hasil Keputusan Nilai Preferensi Metode Simple Additive Weighting Terhadap Rekomendasi Wisata Sejarah di Kepulauan Seribu
Fata Nidaul Khasanah*, Timorora Sandha Perdhana**, David Nurmanto*** * Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya ** Fakultas Psikologi, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
*** Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pelita Bangsa
*fatanidaul@gmail.com, **timorora.sandha@dsn.ubharajaya.ac.id, *** nurmantodavid@gmail.com

## ABSTRACT
One of the great potentials that can improve the economy of local communities is development in the tourism  sector.  Kepulauan  Seribu  is  an  archipelago  area  in  the  north  of  Jakarta,  this  area  has  tourism potential in the form of a cluster of islands. This group of islands has different characteristics to be used as  a  tourist  attraction,  including  marine  tourism,  historical  tourism  and  nature  reserve  tourism (conservation). Historical tourism in the Kepulauan Seribu has its own charm judging from the historical relics of the Netherlands before Indonesian independence. Islands that have historical tourism potential are the reason for conducting research related to the selection of tourist destinations in the Kepulauan Seribu, such as Kelor, Onrust and Cipir island. The obstacles of the community in finding the right tourism potential are still lacking information from the aspects of attractions, accessibility and facilities. To assist tourists in choosing a place, a decision support system is needed that can be completed using the Simple Additive  Weighting  method.  There  are  five  assessment  criteria  including  scenery,  photo  spots, transportation,  toilets  and  places  to  eat/resto.  Determination  of  weights  on  criteria  using  a  statistical approach  from  the  questionnaire  results  shared  with  a  likert  scale.  The  result  of  the  preferred  tourist recommendation preference value is the island of Kelor because there are seven highest scores obtained by the island compared to Onrust island and Cipir island.
Keyword: Kepulauan Seribu, Nilai Preferensi, Simple Additive Weighting, Wisata

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  potensi  besar  yang  dapat  meningkatkan  perekonomian  masyarakat  lokal  adalah pembangunan  pada  sektor  kepariwisataan,  hal  tersebut  dapat  terwujud  ketika  mampu  dikelola  secara profesional,  efektif,  dan  efisien.  Dalam  pengembangannya  objek  wisata  tentunya  harus  memiliki  daya  tarik dan meninggalkan kesan tersendiri sehingga dapat menarik perhatian para wisatawan. Pariwisata merupakan suatu rangkaian kegiatan perjalanan yang dilakukan baik itu perorangan maupun perjalanan keluarga begitu juga kelompok dari tempat tinggal asalnya ke  berbagai tempat lain hanya dengan maksud untuk melakukan kunjungan  wisata  dan  bukan  untuk  bekerja  ataupun  untuk  mencari  penghasilan  di  tempat  yang  menjadi tujuannya [1].
Sementara  itu,  menurut  Undang-Undang  Nomor  9  Tahun  1990  tentang  kepariwisataan  dijelaskan bahwa daya tarik wisata merupakan suatu yang menjadi sasaran wisata, diantaranya; daya tarik wisata ciptaan Tuhan yang Maha Esa yang berwujud keadaan alam, flora dan fauna, serta hasil karya manusia yang berwujud seperti  museum,  peninggalan  sejarah,  seni  dan  budaya,  wisata  agro,  wisata  buru,wisata  petualangan  alam, taman rekreasi dan kompleks hiburan, dan daya tarik wisata minat khusus, seperti berburu, mendaki gunung, gua, industri dan kerajinan, tempat perbelanjaan, sungai air deras, tempat-tempat ibadah, tempat ziarah dan lain sebagainya. Kemudian jika terdapat tiga faktor pendukung objek dan daya tarik wisata, diantaranya; atraksi wisata (attraction) yaitu segala sesuatu yang dapat menarik minat para wisatawan untuk berkunjung ke suatu daerah tujuan wisata, aksesibilitas (accessibility) yaitu tersedianya sarana dan prasarana yang dapat digunakan bagi  para  wisatawan  menuju  ke  suatu  tempat  yang  menjadi  daerah  tujuan  wisata,  fasilitas (facilities) yaitu semua fasilitas pendukung bagi aktivitas para wisatawan selama berada dan menuju tempat tujuan wisata [2].
Kepulauan  Seribu  merupakan  kawasan  kepulauan  di  Utara  Jakarta,  kawasan  ini  memiliki  potensi pariwisata berupa gugusan kepulauan. Gugusan kepulaun ini memiliki karakteristik yang berbeda-beda untuk dijadikan daya tarik wisata, diantaranya adalah wisata bahari, wisata sejarah dan wisata cagar alam (konservasi) [3]. Wisata sejarah di Kepulauan Seribu memiliki daya tarik tersendiri dilihat dari peninggalan-peninggalan sejarah Belanda sebelum kemerdekaan Indonesia. Beberapa pulau yang masuk dalam kategori pulau wisata
sejarah  adalah  Pulau  Onrust,  Pular  Kelor  dan  Pulau  Cipir  (Khayangan).  Pulau  Onrust  memiliki  daya  tarik wsiata  dari  segi  sejarah  yang  sebelumnya  merupakan  galangan  kapal  VOC  dan  juga  dijadikan  sebagai bangunan Karantina Haji. Pulau Kelor memiliki karakteristik  wisata sejarah adanya Benteng Martello yang merupakan benteng pertahanan pada masa penjajaahan Belanda. Pulau Cipir terdapat sisa bangunan bersejarah berupa benteng lengkap dengan meriam Belanda. Pulau-pulau yang memiliki potensi wisata sejarah menjadi alasan untuk dilakukan penelitian terkait dengan pemilihan destinasi wisata di Kepulauan Seribu.
Adapun kendala masyarakat dalam pencarian potensi wisata yang tepat untuk dikunjungi di kepulauan seribu  yang  dirasa  masih  minimnya  informasi  dari  aspek  fasilitas,  aksesbilitas  dan  atraksi  wisata.  Untuk membantu wisatawan dalam memilih tempat diperlukannya suatu sistem pendukung keputusan (SPK) di mana sistem  ini  merupakan  penerapan  ilmu  komputer  untuk  membuat  keputusan  semiterstruktur  atau  tidak terstruktur  dengan  memanfaatkan  data,  model,  dan  pengetahuan.  Dibutuhkan  sebuah  metode  dalam  proses pengambilan  keputusan  tersebut,  dalam  hal  ini  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dipilih  peneliti sebagai  metode  yang  digunakan  demi  penyelesaian  masalah  ini.  Metode  SAW  memudahkan  dalam memvisualisasikan  hasil  pembobotan  dan  menghitung  dilandaskan  pada  kriteria  [4].  Di  samping  itu,  juga sederhana untuk dihitung, sehingga sangat cepat dan mudah dalam pengujian berbagai kasus [5].
Penentuan  nilai  preferensi  merupakan  bagian  penting  dalam  sebuah  pendukung  keputusan,  seperti penentuan  preferensi  dalam  memilih  agen  travel  online  dari  sudut  pandang  wisatawan  [6].  Metode  SAW memiliki konsep dasar mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja di setiap alternatif. Sehingga metode SAW dikenal juga dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Dalam proses perhitungannya metode SAW memiliki proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua nilai alternatif yang ada [7][8].

## 2. Metode
Sumber data dalam penelitian ini menggunakan data primer. Data primer merupakan suatu data yang dikumpulkan kemudian dilakukan suatu proses pengolahan data [9]. Pengumpulan data yang dilakukan melalui penyebaran  kuesioner,  responden  merupakan  wisatawan  yang  melakukan  kunjungan  di  Kepulauan  Seribu, khususnya  pulau  Kelor,  pulau  Onrust  dan  pulau  Cipir.  Terdapat  empat  puluh  lima  data  yang  diolah  dalam penelitian ini.
Suatu proses pengambilan keputusan melalui beberapa fase, diantaranya intelegence, design, choice dan implementation [10][11][12]. Intelegence merupakan penelusuran dilakukan dengan identifikasi informasi terhadap permasalah yang terjadi dalam penentuan destinasi wisata di Kepulauan Seribu. Design merumuskan kriteria penilaian dan bobot kriteria yang digunakan dalam memperoleh hasil rekomendasi destinasi wisata di Kepulauan Seribu. Choice melakukan proses pemilihan metode SAW sebagai solusi yang digunakan dalam pemilihan destinasi wisata di Kepulauan Seribu. Tahap implementasi, pengambil keputusan menjalankan aksi pemecahan yang dipilih di tahap pemilihan. Implementasi yang sukses ditandai dengan terjawabnya masalah [5].  Dari  fase  pengambilan  keputusan  diperoleh  laporan  pelaksanaan  solusi  dan  hasilnya  berupa  penetapan keputusan  rekomendasi  destinasi  wisata  yang  terdapat  pada  Kepulauan  Seribu  berdasarkan  nilai  preferensi yang dihasilkan metode SAW [13]. Gambar 1 menggambarkan tahapan dalam penentuan keputusan.
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Gambar 1. Proses dalam Pendukung Keputusan
Metode  pendukung  keputusan  yang  digunakan  yakni SAW. Metode  pendukung  keputusan SAW memiliki beberapa proses tahapan, diantaranya 1) menentukan kriteria, 2) pemberian bobot pada tiap kriteria,
3) membuat rating kecocokan alternatif terhadap setiap kriterian, 4) menentukan normalisasi matriks dan 5) menentukan nilai preferensi dalam menghasilkan keputusan.

## Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Gambar 2. Tahapan Metode Simple Additive Weighting
Hasil nilai preferensi dari metode SAW dilakukan analisa perbandingan untuk mengetahui alternatif yang memperoleh nilai preferensi tertinggi [14]. Nilai preferensi yang tertinggi merupakan rekomendasi wisata yang terpilih dalam penentuan destinasi wisata Kepulauan Seribu.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Penentuan Kriteria
Penentuan  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  destinasi  wisata  ini  merujuk  pada  tiga  faktor pendukung objek dan daya tarik wisata, yakni atraksi, aksesibilitas dan fasilitas. Atraksi adalah daya tarik yang membuat para wisatawan berkeinginan untuk mengunjungi dan melihat secara langsung ke suatu tempat yang menarik, seperti pemandangan dan spot foto  [2]. Aksesibilitas adalah suatu indikasi terkait sarana prasarana yang dapat digunakan untuk menjangkau ke suatu objek wisata, seperti diantaranya sarana transportasi yang dapat digunakan untuk menjangkau destinasi wisata. Amenitas atau fasilitas merupakan sarana dan prasarana yang tersedia di objek wisata yang memudahkan wisatawan untuk dapat memenuhi kebutuhan selama berada di tempat tujuan wisata, seperti toilet dan tempat makan [15]. Terdapat lima kriteria penilaian yang digunakan dalam  penelitian  ini  yang  mencakup  atraksi,  aksesibiltas  dan  amenitas,  yakni  pemandangan,  spot  foto, transportasi, toilet dan tempat makan.

## 3.2.  Penentuan Bobot Kriteria
Bobot merupakan nilai dari sebuah indikator kriteria. Pada umumnya terdapat beberapa teknik yang biasa  digunakan  dalam  penentuan  bobot  kriteria  dalam  sistem  pendukung  keputusan,  seperti  pendekatan presentase,  pendekatan fuzzy  logic dan  pendekatan  nilai  aktual  [10].  Adapun  teknik  lain  yang  juga  dapat digunakan dalam penentuan bobot kriteria yakni dengan pendekatan statistika dalam melakukan penilaian data sampling salah satunya dengan teknik skala likert. Penentuan bobot kriteria dalam penelitian ini dengan teknik skala likert merujuk pada [16] dalam penelitiannya pembobotan kriteria ditentukan dengan pendekatan likert.
Hasil  penyebaran  kuisioner  diperoleh  data  yang  memilih  sangat  penting  sekali  untuk  kriteria pemandangan sebanyak 6 responden, kriteria spot foto terdapat 9 responden, kriteria transportasi sebanyak 2 responden, kriteria toilet sebanyak 13 responden dan kriteria tempat makan sebanyak 2 responden. Dari data tersebut kemudian dikonversikan dalam bentuk desimal dan ketika ditotalkan seluruh bobot kriteria berjumlah 1. Data penentuan bobot kriteria seperti disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penentuan Bobot Kriteria Criteria Code Atribute Weight Views C1 Benefit 0.188 Photo Spot C2 Benefit 0.281 Transportation C3 Benefit 0.063 Toilet C4 Benefit 0.406 Resto C5 Benefit 0.063
Sumber: Hasil Penelitian (2022)

## 3.3 Penentuan Nilai Kecocokan
Penentuan  nilai  kecocokan  setiap  kriteria  dibuat  dengan  matrik  keputusan  (X)  yang  diperoleh  dari rating kecocokan pada setiap alternatif dengan setiap kriteria. Tabel 2 menyajikan data nilai alternatif setelah dikonversi hasil penentuan nilai kecocokan setiap alternatif terhadap kriteria untuk destinasi Pulau Cipir, Pulau Onrust dan Pulau Kelor.

## Tabel 2. Data Pencocokan Kriteria Terhadap Altenatif
Pulau Kelor Alternatives C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 5 3 5 4 A2 5 5 4 5 4 A3 5 4 4 4 2 A4 5 5 4 3 2 A5 4 4 4 5 3 A6 4 4 3 3 4 A7 5 5 4 3 2 A8 5 5 4 4 3 A9 5 4 4 5 2 A10 4 5 3 5 3 A11 5 5 3 3 2 A12 4 5 3 5 2 A13 4 5 4 5 3 A14 5 5 4 3 3 A15 5 4 3 3 3 Pulau Onrust Alternatives C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 5 3 5 4 A2 5 5 4 5 4 A3 5 4 4 4 2 A4 5 5 4 3 2 A5 4 4 4 5 3 A6 4 4 3 3 4 A7 5 5 4 3 2 A8 5 5 4 4 3 A9 5 4 4 5 2 A10 4 5 3 5 3 A11 5 5 3 3 2 A12 4 5 3 5 2 A13 4 5 4 5 3 A14 5 5 4 3 3 A15 5 4 3 3 3 Pulau Cipir Alternatives C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 5 3 5 4 A2 5 5 4 5 4 A3 5 4 4 4 2 A4 5 5 4 3 2 A5 4 4 4 5 3 A6 4 4 3 3 4 A7 5 5 4 3 2 A8 5 5 4 4 3 A9 5 4 4 5 2 A10 4 5 3 5 3 A11 5 5 3 3 2 A12 4 5 3 5 2 A13 4 5 4 5 3 A14 5 5 4 3 3 A15 5 4 3 3 3 Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)

## 3.4. Penentuan Normalisasi Matrik
Metode SAW mengenal adanya dua atribut yaitu kriteria keuntung ( benefit ) dan kriteria harga ( cost ). Normalisasi untuk atribut benefit menggunakan formula (1) dan untuk atribut cost menggunakan formula (2).
r ij = x ij Max  x ij (1) r ij = Min  x ij x ij (2)
Perhitungan normalisasi matriks pada kriteria pemandangan atribut benefit sebagai berikut:
r 1.1 = 5 5 = 1 r 2.1 = 5 5 = 1
Perhitungan normalisasi matriks pada kriteria spot foto atribut benefit sebagai berikut:
r 1.2 = 5 5 = 1 r 2.2 = 5 5 = 1
Perhitungan normalisasi matriks pada kriteria transportasi atribut benefit sebagai berikut:
r 1.3 = 3 4 = 0.75 r 2.3 = 4 4 = 1
Perhitungan normalisasi matriks pada kriteria toilet atribut benefit sebagai berikut:
r 1.4 = 5 5 = 1 r 2.4 = 5 5 = 1
Perhitungan normalisasi matriks pada kriteria tempat makan atribut benefit sebagai berikut:
r 1.5 = 4 4 = 1 r 2.5 = 4 4 = 1
Tabel 3 menyajikan data hasil perhitungan normalisasi matriks untuk destinasi wisata sejarah Pulau Kelor, Pulau Onrust dan Pulau Cipir.
Tabel 3. Data Normalisasi Matrik
Pulau Kelor Alternatives C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 1 0.75 1 1 A2 1 1 1 1 1 A3 1 0.8 1 0.8 0.5 A4 1 1 1 0.6 0.5 A5 0.80 0.8 1 1 0.75 A6 0.80 0.8 0.75 0.6 1 A7 1 1 1 0.6 0.5 A8 1 1 1 0.8 0.75 A9 1 0.8 1 1 0.5 A10 0.80 1 0.75 1 0.75 A11 1 1 0.75 0.6 0.5 A12 0.80 1 0.75 1 0.5 A13 0.80 1 1 1 0.75 A14 1 1 1 0.6 0.75 A15 1 0.8 0.75 0.6 0.75 Pulau Onrust Alternatives C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0.8 0.75 0.6 0.75 A2 0.80 0.8 0.75 0.8 1 A3 0.80 0.8 1 0.6 0.5 A4 0.80 0.8 1 0.6 0.5 A5 1 0.8 1 0.8 0.75 A6 1 1 1 1 1 A7 0.80 0.8 0.75 1 0.5 A8 1 1 0.75 0.6 0.75 A9 0.80 0.8 0.75 0.6 0.5 A10 0.80 1 0.75 0.6 0.75 A11 0.80 0.8 0.75 0.6 0.5 A12 0.80 1 1 1 0.5 A13 1 1 1 1 0.75 A14 1 0.8 1 0.8 0.75 A15 0.80 1 1 0.6 0.5
Pulau Cipir Alternatives C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.80 0.6 1 1 0.75 A2 1 0.8 1 0.5 0.75 A3 0.60 0.8 1 0.75 1 A4 1 0.8 1 0.75 1 A5 0.80 0.6 0.75 1 0.5 A6 1 1 0.75 0.75 0.5 A7 0.60 0.8 0.75 0.5 0.5 A8 1 0.6 0.75 1 0.5 A9 0.60 1 1 0.5 0.75 A10 0.60 0.6 0.75 0.75 1 A11 0.80 1 0.75 0.75 1 A12 0.80 0.8 0.75 0.5 1 A13 1 1 0.75 0.75 1 A14 0.60 1 1 0.75 0.75 A15 0.80 1 1 0.5 0.75
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)

## 3.5. Penentuan Nilai Preferensi
Menentukan  nilai  preferensi  pada  metode  SAW  dengan  menjumlahkan  matrik  ternormalisasi  yang sudah dikalikan dengan bobot kriteria. Hasil nilai preferensi pada destinasi wisata Pulau Kelor, Pulau Onrust dan Pulau Cipir yang memiliki nilai tertinggi, merupakan rekomendasi wisata yang dihasilkan dari perhitungan metode SAW. Penentuan nilai preferensi menggunakan persamaan (3).
Vi = ∑ w j r ij n j=1 (3)
Nilai  preferensi  pada  data  record  pertama  untuk  destinasi  pulau  Kelor  dapat  diperoleh  dari  hasil perhitungan berikut.
V1=(0.188×1)+(0.281×1)+(0.063×0.75)+(0.406×1)+(0.063×1) =0.83
Berikut perhitungan nilai preferensi pada data record pertama untuk destinasi pulau Onrust. V1=(0.188×1)+(0.281×0.8)+(0.063×0.75)+(0.406×0.6)+(0.063×0.75) =0.75
Penentuan nilai preferensi pada data record pertama untuk destinasi pulau Cipir juga menggunakan persamaan (3) sebagai berikut.
V1=(0.188×0.8)+(0.281×0.6)+(0.063×1)+(0.406×1)+(0.063×0.75) =0.83
Data nilai preferensi untuk destinasi wisata di Kepulauan Seribu objek wisata sejarah Pulau Kelor, Pulau Onrust dan Pulau Cipir ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Nilai Preferensi Metode SAW
Nilai Preferensi Kelor Onrust Cipir 0.984 0.750 0.834 1 0.809 0.725 0.831 0.713 0.767 0.806 0.713 0.842 0.891 0.847 0.803 0.728 1 0.852 0.806 0.859 0.619
Nilai Preferensi Kelor Onrust Cipir 0.903 0.806 0.841 0.913 0.697 0.706 0.931 0.769 0.695 0.791 0.697 0.845 0.916 0.931 0.688 0.947 0.984 0.883 0.822 0.847 0.808 0.750 0.769 0.744
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Nilai  preferensi  yang  dihasil  kemudian  dilakukan  analisa  perbandingan,  analisa  perbandingan digunakan untuk mengetahui nilai preferensi nilai tertinggi diantara alternatif yang ada. Hasil perbandingan rekomendasi  destinasi  wisata  yang  dipilih  yang  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi.  Dari  hasil  analisa perbandingan  menunjukkan  terdapat  tujuh  nilai  preferensi  tertinggi  pada  destinasi  pulau  Kelor,  enam  nilai preferensi tertinggi pada pulau Onrust dan dua nilai preferensi tertinggi pada Pulau Cipir. Berdasarkan analisa perbandingan  tersebut  pulau  Kelor  menjadi  rekomendasi  destinasi  wisata  yang  dipilih  untuk  objek  wisata sejarah di Kepulauan Seribu.

## 4. Kesimpulan
Beberapa kesimpulan mengenai pemilihan destinasi wisata di Kepulauan Seribu untuk objek wisata sejarah diantaranya metode SAW dapat diimplementasikan dalam menentukan rekomendasi destinasi wisata pulau sejarah di Kepulauan Seribu; proses penentuan destinasi wisata metode SAW melalui beberapa tahapan yakni  penentuan  kriteria,  penentuan  bobot,  penentuan  normalisasi  matriks  dengan  memperhatikan  atribut kriteria benefit atau cost dan  proses  akhir  penentuan  nilai  preferensi;  terdapat  lima  kriteria  penilaian  dalam penentuan  destinasi  wisata  dengan  mempertimbangkan  aspek  atraksi,  aksesibilitas  dan  amenitas  yakni pemandangan, spot foto, transportasi, toilet dan tempat makan; penentuan bobot pada kriteria menggunakan pendekatan statistika dari hasil kuisioner yang dibagikan dengan skala likert; hasil nilai preferensi rekomendasi wisata  yang  diutamakan  yakni  pulau  Kelor  hal  ini  dikarenakan  terdapat  tujuh  nilai  tertinggi  yang  diperoleh pulau tersebut dibandingkan dengan pulau Onrust dan pulau Cipir.  Penelitian lebih lanjut yang dapat dilakukan menerapkan metode pendukung keputusan lainnya seperti AHP, TOPSIS maupun WP yang kemudian dapat dibandingkan dengan hasil uji akurasi masing-masing metode. Peluang penelitian lain yang dapat dilakukan adalah  mengembangkan  aplikasi  perangkat  lunak  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  penentuan  destinasi berdasarkan nilai preferensi yang dihasilkan dari suatu metode pendukung keputusan.

## Acknowledgements
Terima kasih penulis ucapkan kepada Universitas Bhayangkara Jakarta Raya yang telah membiayai penelitian ini dalam bentuk Hibah Penelitian Internal untuk Tahun Anggaran 2022. Terima kasih juga penulis ucapkan  kepada  Lembaga  Penelitian,  Pengabdian  kepada  Masyarakat  dan  Publikasi  (LPPMP)  Universitas Bhayangkara Jakarta Raya yang telah memberikan fasilitas dalam penelitian ini.

## References
[1] S.  Ali,  L.  Maharani,  and  D.  T.  Untari,  “Development  of  Religious Tourism  in  Bandar  Lampung,  Indonesia,” African J. Hosp. Tour. Leis. , vol. 8, no. 5, pp. 1–8, 2019.
[2] J. R. Riwukore, F. Habaora, and T. Yustini, “Kondisi Eksisting Destinasi Pariwisata Pantai Lasiana Kota Kupang Berdasarkan  Atraksi,  Aksesibilitas,  Fasilitas,  Kelembagaan,  dan  Ekosistem  Pariwisata,” J.  Kepariwisataan Indones. , vol. 15, no. 2, pp. 103–115, 2021, doi: https://doi.org/10.47608/jki.v15i22021.103-115.
[3] A. Razak and R. Suprihardjo, “Pengembangan Kawasan Pariwisata Terpadu di Kepulauan Seribu,” Tek. Pomits , vol. 2, no. 1, pp. 2337–3539, 2013.
[4] F. N. Khasanah and H. Herlawati, “Culinary Places Recommendation System in Bekasi City Using the Simple Additive Weighting Method,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 9, no. 1, pp. 63–74, 2021, doi: 10.33558/piksel.v9i1.2621.
[5] F. N. Khasanah,  H. Herlawati,  P. D. Antika, R. Sari, S. Murdowo,  and E. Retnoningsih, “Rekomendasi  Hasil Metode  Weighted  Product  terhadap  Pemilihan  Tempat  Kuliner  di  Sekitar  Universitas  Bhayangkara  Bekasi,” Techno.Com , vol. 20, no. 3, pp. 382–391, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4921.
[6] A. Dharmanto, N. S. Komariah, M. Handayani, R. Suminar, and D. T. Untari, “Analysis of tourism preferences in choosing online-base travel agents in Indonesia,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 12, pp. 3761–3763, 2019.
[7] F. N. Khasanah, “Fuzzy MADM for Major Selection at Senior High School,” 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Comput.
Electr. Eng. , pp. 41–45, 2015.
[8] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  R.  Wardoyo,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM),” Yogyakarta Graha Ilmu , 2006.
[9] E. Erlangga, Y. Yolandari, T. Thamrin, and A. K. Puspa, “Analisis Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)  Pemilihan  Tanaman  Hias,” Explor.  Sist.  Inf.  dan  Telemat. ,  vol.  12,  no.  1,  p.  56,  2021,  doi: 10.36448/jsit.v12i1.2010.
[10] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[11] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12] Dicky Nofriansyah, Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[13] F. N. Khasanah, R. Trias Handayanto, H. Herlawati, D. Thamrin, P. Prasojo, and E. S. H. Hutahaean, “Decision Support System for Student Scholarship Recipients Using Simple Additive Weighting Method with Sensitivity Analysis,”  in 2020  5th  International  Conference  on  Informatics  and  Computing,  ICIC  2020 ,  2020,  doi: 10.1109/ICIC50835.2020.9288617.
[14] Y. Lestari, Sunardi, and A. Fadlil, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Peserta Didik Baru dan Pemilihan Jurusan dengan Metode AHP dan SAW,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, pp. 1607–1620, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4227.
[15] F. Andini, G. Z. Mulki, and A. Septianti, “Analisis Kelayakan Potensi Objek Wisata Danau Laet di Kabupaten Sanggau  Studi  Kasus  Desa  Subah,” J.  Elektron.  Laut,  Sipil,  Tambang ,  vol.  9,  no.  1,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.26418/jelast.v9i1.53763.
[16] N. Chinoi, A. Meiriza, S. Informasi, F. I. Komputer, and U. Sriwijaya, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Wisata Belanja di Kota Batam Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. 6, no. 1, 2022.